一种用于光伏发电功率预测的LSTM模型的构建方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种用于光伏发电功率预测的LSTM模型的构建方法及系统，涉及光伏发电技术领域，包括获取分布式光伏电站的运行数据，并进行筛选和数据预处理；对数据进行关联性分析，制作数据集；构建LSTM模型，优化模型的超参数；进行电气参数预测，得到预测电气数据，将得到的预测电气数据与实际电气数据进行对比分析和误差评估。本发明专利技术提高光伏发电功率预测模型的性能，有更高精准度和长期稳定性，模型有着良好的自我更新、自我调节的能力，持续进行自我调整和优化，实现短期功率预测，进行模型训练后得到缺失气象数据的预测值作为补充，模型本身可以实现自身迭代并保持收敛。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及光伏发电，特别是一种用于光伏发电功率预测的lstm模型的构建方法及系统。

技术介绍

1、光伏行业是国家大力支持的战略性新兴产业，受到国家产业政策的重点支持。近年来，在碳达峰、碳中和的顶层设计指引下，各项光伏行业支持性政策频出，通过指导装机规模、制定行业标准、提供财政补贴、政策优惠等途径扶持光伏行业的成长与发展。随着光伏技术逐渐成熟、经济性逐渐提升，光伏产业正进入大发展的战略机遇期。以5g通信、人工智能、先进计算、工业互联网等为代表的新一代信息技术快速兴起，加快光伏产业与信息技术深度融合发展、推动智能光伏产业创新升级成为大势所趋。

2、但是，光伏产业大幅发展的同时，必须保证光伏发电的安全，需要实时准确检测出光伏发电所存在的故障。然而光伏的故障诊断困难重重，光伏电站规模较大，由成千上万的太阳能电池板组成，难以对每个电池板进行逐一检查和故障排除；光伏电站的地理位置可能较为偏远，交通不便，给故障检测和排除带来了一定的困难；光伏电站的设备种类繁多，型号各异，增加了故障检测和排除的难度。实现对光伏电站运行数据的精准预测对于故障诊断具有重大意义本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于光伏发电功率预测的LSTM模型的构建方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的用于光伏发电功率预测的LSTM模型的构建方法，其特征在于：所述运行数据包括气象参数和电气参数；气象参数包括风速、温度、相对湿度、水平辐射、漫射水平辐射、风向、日降雨量以及大气压力，电气参数包括电压、电流、功率以及发电量。

3.如权利要求2所述的用于光伏发电功率预测的LSTM模型的构建方法，其特征在于：所述数据预处理包括删除所有小于0的异常数据所在样本和数据不完整的样本，对所有数据进行归一化处理，对所有电气参数采用最大归一化法，公式如下：

4.如权利要求3所述...

【技术特征摘要】

1.一种用于光伏发电功率预测的lstm模型的构建方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的用于光伏发电功率预测的lstm模型的构建方法，其特征在于：所述运行数据包括气象参数和电气参数；气象参数包括风速、温度、相对湿度、水平辐射、漫射水平辐射、风向、日降雨量以及大气压力，电气参数包括电压、电流、功率以及发电量。

3.如权利要求2所述的用于光伏发电功率预测的lstm模型的构建方法，其特征在于：所述数据预处理包括删除所有小于0的异常数据所在样本和数据不完整的样本，对所有数据进行归一化处理，对所有电气参数采用最大归一化法，公式如下：

4.如权利要求3所述的用于光伏发电功率预测的lstm模型的构建方法，其特征在于：所述进行关联性分析包括对所有气象参数与电气参数进行灰色关联度分析，保留关联系数高于0.9的气象参数，灰色关联度计算公式如下：

5.如权利要求4所述的用于光伏发电功率预测的lstm模型的构建方法，其特征在于：所述数据集包括训练集和测试集，将数据集通过随机方式划分成90%为训练集，10%为测试集。

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【专利技术属性】
技术研发人员：崔磊，安少帅，姜绪良，牛晨晖，姚正阳，李锋，张艳飞，曹克楠，殷杰，郭熙，孙中通，肖华锋，
申请(专利权)人：华能江苏综合能源服务有限公司，
类型：发明
国别省市：